## Analisis Keinginan Penumpang Menggunakan Bus Feeder Trans Koetaradja dan Faktor yang Mempengaruhinya pada
Rute Sp. PUPR–Sp. Rima dan Rute Sp. Seulawah–Sp.

## Ketapang
Syarafina Helmi Putri 1 Sugiarto Sugiarto 2 Yusria Darma 3
1 Mahasiswa, Jurusan Teknik Sipil, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia
2,3 Dosen, Jurusan Teknik Sipil Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia. *corresponding author, email : syasya@mhs.unsyiah.ac.id

## Abstract
Banda  Aceh  continues  to  experience  rapid  development  both  in  terms  of  economy,  infrastructure  and  transportation, thereby increasing community mobility. The government of Banda Aceh has operated the Trans Koetaradja bus in 2016. Along with the operation of the Trans Koetaradja bus, the problem of service levels has not been operating optimally. One of them is the location of the bus stop which is far from society settlements. To facilitate public access to the Trans Koetaradja bus stop, a feeder bus is needed. This study aims to perceived probability of passengers willingness to use feeder bus and influencing factors. The modeling and analysis method used in this study is a discrete choice model. The results showed that the dominant factors influencing the willingness to use feeder in this study were the purpose of the trip (X1), travel time (X3), the frequency of the trip (X6), the factor for boarding the feeder bus (X12), and maximum waiting time at the bus stop (X13). The probability of interest in using the feeder bus is 87% and 13% who choose not to use the feeder bus.
Keywords: Feeder Bus, Discrete Choice Model, Logit Biner

## Abstrak
Kota  Banda  Aceh  terus  mengalami  perkembangan  yang  pesat  baik  dari  segi  ekonomi,  infrastruktur  dan  transportasi sehingga menimbulkan peningkatan mobilitas pada masyarakat. Pemerintah Kota Banda Aceh sudah mengoperasikan bus  Trans  Koetaradja  pada  tahun  2016.  Seiring  dengan  dioperasikannya  bus  Trans  Koetaradja  masalah  tingkat pelayanan belum beroperasi secara optimal. Salah satunya letak halte yang jauh dari pemukiman masyarakat. Untuk mempermudah akses masyarakat menuju halte bus Trans Koetaradja diperlukan bus pengumpan (feeder). Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  probabilitas  keinginan  masyarakat  menggunakan  bus  feeder  dan  faktor  yang mempengaruhinya dengan data stated preference (SP). Metode pemodelan dan analisis yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  model  pemilihan  diskrit  (Discrete  Choice  Model).  Hasil  penelitian  memperlihatkan  bahwa  faktor-faktor dominan yang berpengaruh dalam kesediaan menaiki bus feeder pada penelitian ini adalah tujuan perjalanan (X1), waktu yang  dihabiskan  dalam  melakukan  perjalanan  (X3),  frekuensi  perjalanan  (X6),  faktor  menaiki  bus  feeder  (X12),  dan waktu tunggu maksimum di halte (X13). Probabilitas kesediaan penumpang menggunakan bus feeder yaitu sebesar 87% dan 13% yang memilih tidak bersedia menggunakan bus feeder.
Kata kunci: Bus Feeder, Model Pemilihan Diskrit, Logit Biner

## 1. Pendahuluan
Kota  Banda  Aceh  mengalami  peningkatan  jumlah penduduk  sebesar  2%  tiap  tahun,  pada  tahun  2019 penduduk di Kota Banda Aceh tercatat sebanyak 270.321 jiwa  BPS  [1].  Peningkatan  jumlah  penduduk  ini mengakibatkan  kemacetan  pada  jam-jam  puncak.  Pada jam-jam puncak masyarakat pinggiran kota akan menuju ke pusat kota untuk melakukan aktivitas sehari-hari yang mengakibatkan  penumpukan  kendaraan  di  pusat  kota Arliansyah  dan  Sukarman  [2].  Untuk  mengatasi  hal tersebut    pemerintah  Kota  Banda  Aceh  melakukan pembangunan  dalam  aspek  transportasi.  Pembangunan dalam  aspek  transportasi  dilakukan  untuk  menunjang kebutuhan  masyarakat  yang  semakin  pesat  dan  juga mengurangi kemacetan pada saat jam-jam puncak. Salah satu  pembangunan  aspek  transportasi  yang  dilakukan
Pemerintah  Kota  Banda  Aceh  yaitu  Bus  Rapid  Transit (BRT) dengan sebutan Bus Trans Koetaradja. Bus Trans Koetaradja  sudah  mulai  dioperasikan  pada  tahun  2016 Dinas Perhubungan Aceh [3].
Seiring  dengan  dioperasikannya  bus  Trans  Koetaradja masalah  tingkat  pelayanan  belum  beroperasi  secara optimal.  Salah  satunya  halte  yang  jauh  dari  pemukiman masyarakat  sehingga  masyarakat  masih  memilih  moda transportasi  pribadi  dibandingkan  bus  Trans  Koetaradja sebagai  alat  pergerakan  perpindahan,  untuk  mengatasi masalah ini diperlukan transportasi pengumpan ( feeder ). Feeder merupakan bus kecil yang dapat menghubungkan antara  pemukiman  masyarakat  yang  jauh  dari  halte menuju halte Trans Koetaradja.
Menurut  Sriastuti  [4],  ketidakseimbangan  antara penyediaan  ( supply )  dengan  kebutuhan  ( demand ) angkutan umum akan mempengaruhi pengembangan dan
kinerja serta pola pelayanan angkutan umum. Pentingnya mengetahui  keinginan  penumpang  menaiki  bus feeder untuk  pengembangan,  kinerja,  serta  pola  pelayanan  bus dapat berjalan dengan optimal.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  koridor  III  Trans Koetaradja, koridor ini melewati Jalan Teuku Umar-Jalan Jenderal  Sudirman-Jalan  Mata  Ie  yang  merupakan kawasan  pemukiman  masyarakat,  perkantoran  dan fasilitas publik lainnya.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui probabilitas keinginan  masyarakat  menggunakan  bus feeder dan faktor  yang  mempengaruhinya  dengan  data stated preference (SP). Berkaitan dengan penelitian ini langkah- langkah yang dilakukan yaitu mengumpulkan data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari pembagian kuesioner kepada masyarakat yang berdomisili di sekitar koridor  III  yaitu  Desa  Geuceu  Inem,  Desa  Geuceu Meunara, Desa Lamtemen Barat, Desa Lam ara, dan Desa Lam  Lagang.  Data  sekunder  didapat  dari  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Aceh  yaitu  Jumlah  penduduk  pada daerah  survei  dan  jumlah  penduduk  berdasarkan kelompok  umur,  untuk  data  kepemilikan  kendaraan pribadi didapat dari Badan Pengelolaan Keuangan Aceh. Data  yang  telah  dikumpulkan  dianalisis  menggunakan analisis model diskrit.
Hasil  analisis  terhadap  kuesioner  menggunakan software Nlogit5  sehingga  dapat  diketahui  utilitas pergerakan  untuk  kesediaan  menggunakan  bus feeder yaitu  Up=  -2,508  +  1,125X1  +  (-0,945X3)+  1,421X6  + 2,496X12  +  0,361X13  dengan  tujuan  perjalanan  (X1), waktu  yang  dihabiskan  dalam  melakukan  perjalanan (X3),  frekuensi  perjalanan  (X6),  faktor  menaiki  bus feeder (X12), dan waktu tunggu maksimum di halte (X13) adalah variabel bebas. Berdasarkan model yang diperoleh maka  dapat  diketahui  nilai  probabilitas  pergerakan  oleh responden,  dimana  responden  cenderung  memilih bersedia menggunakan bus feeder . Persentase probabilitas untuk responden yang bersedia menggunakan bus feeder yaitu  87%  dan  tidak  bersedia  menggunakan bus feeder sebesar  13%.  Faktor-faktor  yang  paling dominan  dalam  potensi  penumpang  menggunakan  bus feeder yaitu  tujuan  perjalanan,  waktu  yang  dihabiskan dalam melakukan perjalanan, frekuensi perjalanan, faktor menaiki bus feeder , dan waktu tunggu maksimum di halte.

## 2. Tinjauan Kepustakaan

## 2.1 Definisi pergerakan
Menurut Ortuzar dan Willumsen [5], beberapa definisi terkait pergerakan dan perjalanan yaitu:
a. Perjalanan  diartikan  sebagai  suatu  pergerakan  satu arah  dari  titik  asal  ke  titik  tujuan.  Biasanya diutamakan  pada  pergerakan  yang  menggunakan moda kendaraan bermotor.
b. Home-Based ,  ialah  pergerakan  yang  menentukan bahwa  tempat  tinggal  dari  pelaku  perjalanan merupakan asal ataupun tujuan pergerakan.
c. Pergerakan Non Home-Based yaitu pergerakan yang menentukan bahwa akhir dari pergerakan bukanlah tempat tinggal pelaku perjalanan.
d. Produksi  pergerakan  ( Trip  Production ),  diartikan sebagai  asal  dan  tujuan  dari  sebuah  pergerakan
Home-Based atau  sebagai  asal  dari perjalanan Non Home-Based .
e. Tarikan  pergerakan  ( Trip  Attraction ),  diartikan sebagai  akhir  dari  perjalanan  bukan  rumah  untuk pergerakan Home-  Based atau  sebagai  tujuan  dari suatu pergerakan Non Home-Based .
f. Bangkitan  pergerakan  ( Trip  Generation ),  adalah total  jumlah  bangkitan  pergerakan  yang  dihasilkan oleh  rumah  tangga  dalam  suatu  zona,  baik Home- Based maupun Non Home-Based .

## 2.2 Moda Transportasi
Menurut  Miro  [6],  moda  berasal  dari  kata  “modus” yang  artinya  segala  sesuatu  yang  dapat  dilihat  fisiknya. Pengertian  dari  moda  transportasi  adalah  sarana  yang digunakan  untuk  melakukan  pergerakan  perpindahan orang ataupun barang dari suatu tempat ke tempat lain.
Menurut  Munawar  [7],  moda  transportasi  dapat berupa  moda  transportasi  darat,  moda  transportasi  laut dan  moda  transportasi  udara,  di  mana  masing-masing moda tersebut memiliki ciri dan karakteristik sendiri.

## 2.3 Angkutan pengumpan
Menurut  Aryati  [8],  angkutan  pengumpan  ( feeder ) yaitu angkutan yang memberikan fasilitas kepada semua masyarakat  baik  dari  aspek  yang  tinggal  di  perumahan maupun aspek komersial dari kota. Kota-kota besar yang padat  penduduk  memerlukan  banyak  armada  untuk mencapai  kapasitas  yang  dilayani,  sedangkan  pada pemukimana yang memiliki kepadatan yang tidak terlalu tinggi  tidak  membutuhkan  armada  yang  terlalu  banyak atau  yang  paling  efektif  dapat  dilayani  dengan  armada kecil.  Perencanaan  bus  pengumpan  harus  melayani beragam  pergerakan  dan  kebutuhan  baik  pada  daerah yang  padat  penduduk  maupun  daerah  yang  rendah penduduk.  Bus  pengumpan  biasanya  menggunakan kendaraan  kecil  untuk  melayani  penumpang,  hal  ini sangat  efektif  untuk  menyalurkan  penumpang  dari  bus kecil  ke  bus  yang  berkapasitas  besar.  Layanan  bus pengumpan  ini  sangat  efisien  jika  sesuai  dengan permintaan  masyarakat  yang  tidak  dapat  menjangkau halte utama dari bus yang berkapasitas besar.

## 2.4 Model pemilihan diskrit
Menurut  Koppelman  dan  Bhat  [9], analisis  yang diusulkan dari pilihan moda transportasi didasarkan pada data terpilah yang mengkarakterisasi perilaku perjalanan individu.
Menurut  Ashalatha  et  al  [10],  model  disagregat memperlakukan setiap orang secara independen, sehingga memberikan  prediksi  perilaku  yang  lebih  luas. Model- model ini menghubungkan karakteristik individu dengan perilaku  pilihan  mode  lebih  efektif  dan  memberikan perkiraan elastisitas permintaan yang lebih akurat.
a. Pemilihan diskrit dengan data stated preference Menurut Sugiyanto dan Malkhamah [11], mengartikan bahwa teknik stated preference sebagai teknik  pendekatan  terhadap  responden  untuk mengetahui tindakan mereka terhadap keadaan yang tidak  sama  seperti  sebelumnya.  Pada  teknik  stated preference peneliti akan membuat pertanyaan untuk kuesioner  yang  akan  diisi  oleh  responden  dan
peneliti  dapat  menentukan  faktor-faktor  yang  ada pada  hipotesis  sesuai  dengan  kondisi  yang  akan diteliti.  Secara  matematis  model  utilitas  dengan Stated Preference dapat ditulis:
𝑈 𝑖𝑗 = 𝜃 𝑜 + 𝜃 𝑖 𝑥 𝑖 + ⋯ + 𝜃 𝑛 𝑥 𝑛 1) Dimana:
Uj = utilitas pilihan. X = atribut setiap pilihan. Koefisien  ( 𝜃 𝑜 … 𝜃 𝑛 ) yaitu  faktor  yang  berpengaruh yang akan menunjukkan kontribusi yang dihasilkan dalan  suatu  variabel.  Pengaruh  yang  mewakili  dari karakteristik  pilihan  yang  tidak  dipertimbangkan dalam fungsi utilitas disebut konstanta 𝜃 𝑛 . b. Analisis regresi logit biner Menurut  Miro  [12],  untuk  menganalisis  faktor- faktor  yang  berpengaruh  yang  menimbulkan  suatu kondisi yang diamati dan dapat menguji keterkaitan antara  faktor-faktor  yang  berpengaruh  yang berhubungan dengan kondisi yang akan ditimbulkan, hal itu dapat dilakukan dengan analisis regresi logit biner yang merupakan analisis statistik. Rumus  yang  dapat  digunakan  untuk  Model Binomial  Nisbah  maka  dapat  dicari  probabilitas penumpang dengan persamaan sebagai berikut :
Pp = 𝑒𝑥𝑝𝑈𝑃≤3 1+ 𝑒𝑥𝑝𝑈𝑃≤3 2) Dimana:
Pp    = Probabilitas penumpang bus feeder . U p≤ 3 = Utilitas pergerakan ≤ 3 P TB = 1 – P p 3) Keterangan : P P = Probabilitas pergerakan U P = Utilitas pergerakan P TB = Probabilitas tidak bersedia menggunakan bus feeder Exp= Eksponensial c. Uji goodness of Fit Menurut  Ghozali  [13],  uji goodness  of  fit (uji kelayakan model) yaitu uji statistik yang digunakan untuk mendapatkan kelayakan model dan mengukur ketepatan fungsi regresi. Pengujian terakhir yaitu uji goodness  of  fit setelah  didapatkan  model  terbaik. Model terpilih harus dapat memenuhi kriteria untuk mengukur  ketepatan  dari  regresi  logistik  yang dipakai rho square (ρ2) berkisar antara 0,1 – 0,5, LR test sig ꭓ2 ≤ 5% dan t test sig ≤ 5%. Rho square (ρ2) dan LR test sig ꭓ2 ≤ 5% digunakan untuk uji model dan uji t test sig ≤ 5% untuk uji koefisien. d. Koefisien determinasi ( rho square ) Menurut Supangat [14], rho square (ρ²) merupakan besaran  untuk  menunjukkan  tingkat  kekuatan hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih  dalam bentuk  persen  (menunjukkan  seberapa  besar persentase keragaman y yang dapat dijelaskan oleh keragaman x), atau dengan kata lain seberapa besar x dapat memberikan kontribusi y.

## 2.4 Populasi dan sampel
Menurut  Sugiyono  [15],  populasi  merupakan    aspek yang  pada  umumnya  memiliki  objek  atau  subjek  yang mempunyai  kualitas  dan  karakteristik  tertentu  yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian ditarik  kesimpulan.  Populasi  dapat  terdiri  dari  orang,
objek  dan  benda-benda  alam  lainnya  yang  memiliki keseluruhan karakteristik yang dimiliki oleh suatu objek atau subjek tersebut.
Menurut  Soehartono  [16],  sampel  merupakan  suatu bagian yang dimiliki oleh populasi yaitu dari jumlah dan karakteristik.  Penentuan  jumlah  sampel  dari  populasi dilakukan  dengan  cara  mengambil  rata-rata  dari  hasil perhitungan  menggunakan  rumus  Krejcie  dan  Morgan dan rumus Slovin.
Rumus Slovin:
n = 𝑁 1+(𝑁 𝑥 Ԑ2) 4)
Dimana: n = Jumlah sampel
N = Jumlah populasi
Ԑ = Error level (tingkat kesalahan)
Rumus Krejcie dan Morgan:
n = X2𝑁𝑃(1−𝑃)
d2 (𝑁−1)+ X2𝑃(1−𝑃)) 5)
n = Jumlah sampel N = Jumlah populasi P= Proporsi populasi (0,5) d = Derajat ketelitian X 2 = Nilai tabel chi-kuadrat

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Lokasi dan waktu penelitian
Penelitian berlokasi pada koridor III Trans Koetaradja. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membagikan  kuesioner kepada  responden  yaitu  masyarakat  yang  berdomisili  di sekitar koridor III yaitu Desa Geuceu Inem, Desa Geuceu Meunara, Desa Lamtemen Barat, Desa Lam ara, dan Desa Lam  Lagang.  Penyebaran  kuesioner  dilakukan  kurang dari seminggu yaitu dimulai dari hari senin tanggal 3 Mei 2021 s/d hari Jumat tanggal 7 Mei 2021.

## 3.2 Jenis data
Data  merupakan  catatan  berupa  fakta  yang didapatkan  dari  pengamatan  yang  dilakukan  oleh peneliti  dan  data  yang  dikumpulkan  akan  diolah sehingga  didapat  hasil  yang  akurat  dan  jelas.  Pada penelitian ini ada dua jenis data yang dikumpulkan yaitu, data primer dan data sekunder.

## 3.2.1 Data primer
Data  primer  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  hasil penyebaran  kuesioner  secara  langsung  dilapangan  dan responden  malakukan  pengisian  kuesioner.  Kuesioner disebarkan pada desa-desa yang berada disekitar koridor III  Trans  Koetaradja  yaitu  Desa  Geuceu  Inem,  Desa Geuceu Meunara, Desa Lamtemen Barat, Desa Lam ara, dan Lam Lagang. Data Primer meliputi:
a. Perilaku perjalanan;
b. Kesediaan menggunakan bus feeder;
c. Sosio-ekonomi responden.

## 3.2.2 Data sekunder
Data  sekunder  adalah  data  yang  didapatkan  dari instansi-instansi  terkait  untuk  melengkapi  data-data primer. Data sekunder diperoleh dari:
a. Jumlah  penduduk  pada  daerah  survey  dan  jumlah penduduk  berdasarkan  kelompok  umur  dari  Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh.
b. Jumlah  kepemilikan  kendaraan  pribadi  dari  Badan Pengelolaan Keuangan Aceh.
c. Peta  rute  feeder  yang  akan  diteliti  dan  jumlah penumpang pada Koridor III Trans Koetaradja dari Dinas Perhubungan (Dishub).

## 3.3 Populasi dan Sampel
Populasi yang dimaksud pada penelitian ini adalah total jumlah  penduduk  pada  5  desa  yang  akan  disurvei  yaitu Desa  Geuceu  Inem,  Desa  Geuceu  meunara,  Desa Lamtemen Barat, Desa Lam ara, dan Desa Lam Lagang. Sampel didapat dari data populasi yang diambil rata-rata perhitungan  menggunakan  rumus  Slovin  (persamaan  4) dan rumus Krejcie dan Morgan (persamaan 5).
3.3.1 Teknik pegambilan sampel Teknik sampling digunakan  untuk  mendapatkan  data dari setiap responden dengan melakukan survei kuesioner yang disebarkan secara langsung dengan pertanyaan yang sudah  disediakan  beserta  pilihan  jawaban.  Teknik Pengambilan sampel melalui proses pembagian populasi ke  dalam  strata,  memilih  sampel  secara  acak  sederhana dari  setiap  stratum,  dan  menggabungkannya  ke  dalam sebuah  sampel  untuk  menaksir  parameter  populasinya, teknik ini disebut stratified random sampling . Pengambilan  data  kuesioner  pada  penelitian  ini menggunakan metode random sampling yaitu responden pada daerah yang akan diteliti dipilih secara acak. Berikut ini  perhitungan  untuk  menentukan  jumlah  sampel penelitian  dengan  menggunakan  rumus  Slovin  dan Krejcie dan Morgan :
1. Data kependudukan
Tabel 1 Rekapitulasi jumlah penduduk dan sampel
Sumber : Badan Pusat Statistik Kota Banda Aceh (2019) Perhitungan menggunakan rumus Slovin yang terdapat pada  persamaan  4,  didapatkan  hasil  sebesar  99,094 sampel yang dibulatkan menjadi 100 sampel.
Perhitungan  menggunakan  rumus  Krejcie  dan  Morgan yang terdapat pada persamaan 5, didapatkan hasil sebesar 67,273 sampel yang dibulatkan menjadi 68 sampel.
2. Data penumpang
Tabel 2 Rekapitulasi jumlah penumpang pada Koridor III Trans Koetaradja
Sumber: Dinas Perhubungan Kota Banda Aceh (2020) Perhitungan menggunakan rumus Slovin yang terdapat pada  persamaan  4,  didapatkan  hasil  sebesar  99,944 sampel yang dibulatkan menjadi 100 sampel.
Perhitungan  menggunakan  rumus  Krejcie  dan  Morgan yang terdapat pada persamaan 5, didapatkan hasil sebesar 67,475 sampel yang dibulatkan menjadi 68 sampel.
Menurut  Hair  dkk  (2019)  ukuran  sampel  yang dianjurkan dan secara umum diterima untuk mendapatkan hasil  yang  sesuai  dengan  penggunaan    Maksimum Likelihood  Estimator  (MLE)  adalah  100-200  sampel. Maka untuk penelitian ini diambil 200 sampel.

## 3.4 Variabel penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  2  variabel  yaitu  variabel terikat  (Y)  dan  variabel  bebas(X).  Variabel  terikat  (Y) pada penelitian ini yaitu bus feeder. Variabel bebas pada penelitian ini terdapat 3 bagian yaitu perilaku perjalanan responden,  kesediaan  menaiki  bus feeder dan  sosio- ekonomi responden.

## 3.5 Analisis data
Analisis  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan model  pemilihan  diskrit.  Hasil  peginputan  data  variabel didapatkan melalui tahapan sebagai berikut:
a. Mengubah  data  variabel  yang  disimpan  dalam Ms.Excel menjadi bentuk data “ text document ”.
b. Import data dengan memilih menu project , lalu import variables dan  input  data  dalam  bentuk  “ text document ” yang telah disimpan.
c. Pilih menu model, kemudian pilih “ data description ” dan “ descriptive statistics ”.
d. Selanjutnya akan muncul kotak dengan variabel data yang  sudah  di  input.  Pindahkan  variabel  bebas  dan variabel terikat yang ingin dirunkan ke samping kotak yang sudah tersedia kecuali konstanta.
e. Setelah  hasil  running  keluar,  kemudian  dilanjutkan dengan membuat program.
f. Pilih model binary choice logit .
g. Kotak  variabel  akan  muncul  lagi  dan  pindahkan variabel  terikat  dan  bebas  yang  ingin  dirunkan  ke
No Desa Jumlah penduduk Jumlah Sampel 1 Geuceu Inem 2.154 jiwa 26 2 Geuceu Meunara 3.449 jiwa 41 3 Lamtemen Barat 3.042 jiwa 36 4 Lam Ara 3.171 jiwa 38 5 Lam Lagang 5.003 jiwa 59 Total 16.819 jiwa 200
No Bulan Jumlah Penumpang (orang) 1 Januari 58.918 2 Februari 40.774 3 Maret 39.671 4 April 5 Mei 6 Juni 7 Juli 8 Agustus 4.628 9 September 14.072 10 Oktober 20.704 11 12 November Desember Total 178.767
samping  kotak  yang  sudah  tersedia,  dan  dilanjutkan dengan proses running . h. Pilih window untuk melihat hasil output . Tahapan proses dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 Bagan analisis utilitas dan probabilitas penumpang bus feeder

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Variabel kesediaan menggunakan bus feeder
Proses  input  data  hasil  survei  kuesioner  dengan menggunakan software Nlogit5  akan  menghasilkan koefisien  dari  variabel,  setiap  variabel  yang  keluar  dari hasil  pengolahan software Nlogit5  dilanjutkan  dengan pembentukan model utilitas dan probabilitas. Berdasarkan kuesioner yang sudah disebarkan terdapat 18 variabel.
Tabel 3 Setting variabel
Dari  18  (delapan  belas)  variabel  bebas  yang  telah disebutkan diatas, dilakukan proses running beberapa kali pada  Nlogit5  hingga  didapatkan  variabel-variabel  yang mempengaruhi kesediaan penumpang menaiki bus feeder . Terdapat  5  (lima)  variabel  bebas  dengan  nilai  koefisien dan  konstanta  yang  berguna  untuk  memperoleh  model utilitas  kesediaan  penumpang  menggunakan  bus feeder . Adapun  kelima  variabel  tersebut  antara  lain:  tujuan perjalanan  (X1),  waktu  yang  dihabiskan  dalam melakukan  perjalanan  (X3),  frekuensi  perjalanan  (X6), faktor  menaiki  bus  feeder  (X12),  dan  waktu  tunggu maksimum di halte (X13).

## 4.2  Model  utilitas  pergerakan  penumpang menggunakan bus feeder
Model  utilitas  kesediaan  menaiki  bus feeder didapat dari  hasil  pengolahan  variabel  dengan  menggunakan software Nlogit5. Hasil dari nilai utilitas akan digunakan untuk mencari nilai probabilitas.
Tabel 4 Hasil output software Nlogit5
X8 Jumlah  angkutan yang digunakan Nominal: 1-4 X9 Jenis moda transportasi  yang digunakan Nominal: 1-7 X10 Biaya perjalanan Ordinal: 1-4 X11 Kesediaan menaiki bus feeder Nominal: 1-4 X12 Faktor menaiki bus feeder Nominal: 1-6 X13 Kesediaan menunggu di halte Kontinu X14 Usia Ordinal: 1-6 X15 Jenis kelamin Binomial: 1-2 X16 Pendidikan Nominal: 1-5 X17 Pekerjaan Nominal: 1-7 X18 Penghasilan Ordinal: 1-5 Variabel Keterangan Deskripsi Variabel X1 Tujuan perjalanan Nominal: 1-5 X2 Asal perjalanan Nominal: 1-4 X3 Waktu perjalanan Ordinal: 1-5 X4 Asal Zona Kecamatan Nominal: 1-10 X5 Tujuan Zona Kecamatan Nominal: 1-10 X7 Jam berangkat dan Tiba Kontinu
Variabel Koefisien ( ß ) Odds ratio (Exp ß) t- value P- value Konstanta -2,508 0,081 -2,72 0,0065 Tujuan perjalanan (X 1 ) 1,125 3,080 1,94 0,0528 Waktu perjalanan (X 3 ) -0,945 0,389 -2,95 0,0032 Frekuensi perjalanan (X 6 ) 1,421 4,141 2,98 0,0029 Faktor menaiki bus feeder (X 12 ) 2,496 12,134  3,50 0,0005
𝑒𝑥𝑝 𝑈𝑃≤3 1 +   𝑒𝑥𝑝 𝑈𝑃≤3 Rho Square 𝜌 2 = 0,1 − 0,5
LR test sig ꭓ2 ≤ 5% t test sig ≤ 5%.
Dari  tabel  diatas  maka  didapatkan  model  utilitas
kesediaan  menaiki  bus  feeder  yang  didapat  dari  hasil pengolahan variabel dengan Nlogit 5 yaitu : U p = θ 0 + θ 1 X 1 + θ 3 X 3 + θ 6 X 6 + θ 12 X 12 + θ 13 X 13
= -2,508 + 1,125X 1 + (-0,945X 3 )+ 1,421X 6 + 2,496X12 + 0,361X13
Nilai  variabel  yang  bernilai  positif,  variabel  tersebut berkorelasi  dengan  utilitas  penggunaan  bus feeder dan berkorelasi  terhadap  probabilitas  keinginan  penumpang menaiki bus feeder . Nilai variabel  yang bernilai negatif, variabel tersebut tidak mempunyai korelasi antara utilitas penggunaan  bus feeder dengan  probabilitas  keinginan penumpang menaiki bus feeder. Nilai  t- value sudah  memenuhi  kriteria  yaitu  :  tujuan perjalanan  senilai  1,94,  waktu  perjalanan  senilai  -2,95, frekuensi  perjalanan  senilai  2,98,  faktor  menaiki  bus feeder senilai 3,50, dan waktu tunggu di halte senilai 3,87. Sedangkan untuk nilai p-value memenuhi kriteria model yang signifikan, dimana nilai p-value lima variabel bebas tersebut  0,0528,  0,0032,  0,0029,  0,0005,  dan  0,0001 memenuhi syarat minimal error yaitu 5% atau 0,05.
Berdasarkan  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  nilai Rho square (ρ2)  sebesar  0,365  yang  masih  berada  antara rentang  0,1  –  0,5.  LR test  sig ꭓ2  mempunyai  nilai 57,81888 yang merupakan distirbusi dari non liner yang dilihat  dari  significance  level  senilai  0,000.  Dan  untuk nilai t test sig sendiri dilihat dari nilai t- value dan p- value .
4.3  Nilai  utilitas  kesediaan  menggunakan  bus feeder
Setelah diperoleh model utilitas kesediaan penumpang menggunakan  bus feeder ,  langkah  selanjutnya  yaitu dengan menghitung utilitas dari masing-masing individu (dari  200  sampel  yang  terkumpul)  dengan  memasukkan nilai pengkodean dari 5 (lima) variabel bebas yang telah dihitung sebelumnya sehingga nilai utilitas yang bersedia menggunakan bus feeder rata-rata dapat diperoleh. U p = θ 0 + θ 1 X 1 + θ 3 X 3 + θ 6 X 6 + θ 12 X 12 + θ 13 X 13
= -2,508 + 1,125X 1 + (-0,945X 3 )+ 1,421X 6 + 2,496X12 + 0,361X13 = 3,488 Setelah nilai utilitas kesediaan penumpang menggunakan  bus feeder diperoleh,  maka  dapat digunakan  untuk perhitungan probabilitas  yang  bersedia menggunakan  bus feeder dan  yang  tidak  bersedia menggunakan bus feeder .

## 4.4 Nilai probabilitas penumpang menggunakan bus feeder
Analisis  jumlah  penumpang  pada  penelitian  ini  ada  dua yaitu bersedia manggunakan bus feeder dan tidak bersedia menggunakan  bus feeder ,  selanjutnya  dapat  ditentukan probabilitas yang bersedia dan tidak bersedia
menggunakan  bus feeder dengan  cara  subsitusi  nilai utilitas yang bersedia menggunakan bus feeder yang telah dihitung dari masing-masing 200 data variabel.
Rekap nilai probabilitas rata-rata kesediaan penumpang menggunakan  bus feeder yang  sudah  dihitung  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 Probabilitas kesediaan penumpang Kesediaan Penumpang Probabilitas Persentase (%) Bersedia menggunakan bus feeder 0,87 87 Tidak bersedia menggunakan bus feeder 0,13 13
Berikut  ini  ialah  gambar  grafik  2  merupakan  hasil probabilitas  yang  diperoleh  berdasarkan  hasil  analisis dengan software Nlogit5.

## Gambar 2 Presentase probabilitas kesediaan menggunakan bus feeder
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  gambar  diatas dapat diketahui bahwa probabilitas kesediaan penumpang menggunakan  bus feeder jauh  lebih  besar  yaitu  sebesar 87%, sedangkan sisanya hanya 13% yang memilih tidak bersedia menggunakan bus feeder .
4.5  Nilai  validasi  ROC  (Relative  Operating Characteristic)

## Gambar 2 Kurva ROC (Relative Operating Characteristics)
Kurva  ROC  ( Relative  Operating  Characteristics ) merupakan  kurva  yang  dihasilkan  dari  tarik  ulur  antara sensitivitas  dan  spesifisitas  pada  berbagai  titik  potong. Kurva  ROC  ini  ialah  pengecekan  validasi  model  untuk mengetahui  seberapa  besar  tingkat  keakuratan  daripada nilai yang diamati dan nilai observasi. Dari prosedur ROC ini  kita  akan  mendapatkan  nilai Area  Under  Curve (AUC). Semakin nilai area dibawah kurva mendekati 1 (di
Waktu tunggu di halte (X 13 ) 0,361 1,435 3,87 0,0001 Sampel 200 Rho square (ρ 2 ) 0,365 LR test sig ꭓ 2
57,81888 / 0,000
87% 13%
bawah kurva 45◦),  maka model tersebut semakin akurat. Dari  gambar  diatas  diketahui  bahwa  nilai  area  dibawah kurva  0,9003.  Nilai  ini  dapat  diinterprestasikan  bahwa kemampuan rata-rata model dengan nilai 0,9003 tersebut cukup  besar,  dapat  diartikan  dengan  tingkat  keakuratan model cukup baik.

## 4.6 Pembahasan
Hasil  dari  analisis  binomial  logit  model  dengan software Nlogit5  akan  didapatkan  hasil  utilitas pergerakan  sebesar  3,488,  Berdasarkan  model  yang diperoleh  maka  dapat  diketahui  nilai  probabilitas pergerakan  oleh  responden,  dimana  responden  lebih banyak  memilih  bersedia  menggunakan  bus feeder . Persentase probabilitas untuk bersedia menggunakan bus feeder yaitu 87% dan untuk tidak bersedia menggunakan bus feeder yaitu 13%.
Dalam  menghitung  potensi  penumpang  dilakukan secara makro ( non predictive model ) sehingga parameter yang  dijadikan predictive  model adalah  keinginan masyarakat menggunakan bus feeder dan dideterminasi oleh beberapa variabel yang berpengaruh didapatkan dari hasil  pengolahan  data  dengan  menggunakan software Nlogit5. Penentuan prediksi pergerakana ( demand ) untuk mengetahui  potensi  penumpang  ditetapkan  berdasarkan utilitas.  Utilitas  adalah  tingkat  kepuasan  menggunakan bus feeder dan  dari  nilai  utilitas  akan  didapatkan  nilai probabilitas  keinginan  masyarakat  menggunakan  bus feeder .  Utilitas  yang  digunakan  adalah  non  linear  dan justifikasi menggunakan goodness of fit maka dari kurva ROC  ( Relative  Operating  Characteristics )  mendekati  1 semakin  baik,  sehingga  nilai  0,9003  tersebut  dapat diartikan dengan tingkat keakuratan model cukup baik.

## 4. Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Analisis  data  terhadap  kuesioner  menggunakan software Nlogit5  sehingga  dapat  diketahui  utilitas pergerakan  untuk  kesediaan  menggunakan  bus  feeder yaitu  U p =  -2,508  +  1,125X1  +  (-0,945X3)+  1,421X6  + 2,496X12  +  0,361X13  dengan  tujuan  perjalanan  (X1), waktu  yang  dihabiskan  dalam  melakukan  perjalanan (X3),  frekuensi  perjalanan  (X6),  faktor  menaiki  bus feeder (X12), dan waktu tunggu maksimum di halte (X13) adalah variabel bebas. Berdasarkan model yang diperoleh maka  dapat  diketahui  nilai  probabilitas  pergerakan  oleh responden,  dimana  responden  cenderung  memilih bersedia menggunakan bus feeder. Persentase probabilitas untuk responden yang bersedia menggunakan bus  feeder  yaitu  87%  dan  tidak  bersedia  menggunakan bus feeder sebesar 13%.
Faktor-faktor yang mempengaruhi potensi penumpang  menggunakan  bus  feeder  yaitu  tujuan perjalanan,  waktu  yang  dihabiskan  dalam  melakukan perjalanan,  frekuensi  perjalanan,  faktor  menaiki  bus feeder , dan waktu tunggu maksimum di halte.

## 4.2 Saran
Diharapkan  penelitian  ini  dapat  dijadikan  referensi untuk  penelitian-penelitian  yang  berhubungan  dengan
perencanaan  potensi  penumpang  dan  kebutuhan  armada bus feeder .
Diharapkan  kebutuhan  armada  dapat  disesuaikan dengan probabilitas keinginan penumpang yang bersedia menggunakan bus feeder sebesar 87%.

## 5. Daftar Pustaka
[1] BPS. (2019). Kota Banda Aceh Dalam Angka 2019. Kota Banda Aceh.
[2] Arliansyah,  Joni,  dan  Sukarman.  (2013). Analisis Feeder  System  Menuju  Halte  Musi  II  Transmusi Koridor VI Palembang . Pilar Jurnal Teknik Sipil, 9(2),
8-17.
[3] Dinas Perhubungan Aceh (2020). Kajian Bus Listrik untuk Feeder Trans Koetaradja . Kota Banda Aceh.
[4] Sriastuti, Dewa. (2018). Analisis Potensi Permintaan Angkutan  Umum  pada  Koridor  Jalan  Raya  Sesetan Bali . PADURAKSA, 6(1), 66-75.
[5] Ortuzar, J.D. and Willumsen, L.G., 2001. Modelling Transport. John Wiley and Sons Ltd., England.
[6] Miro,  F.  (2012). Pengantar  Sistem  Transportasi. Jakarta: Erlangga.
[7] Munawar, A. (2005). Dasar-Dasar Teknik Transportasi .Yogyakarta: Penerbit BettaOffset.
[8] Aryati, E. D. (2009). Sistem Bus Rapid Transit Terkait Dengan  Pengaturan  Angkutan  Pengumpan  (Feeder) Pada  Sistem  Busway  Transjakarta. Skripsi  Program Sarjana  Fakultas  Teknik  Universitas  Indonesia, Depok.
[9] Koppelman,  F.S.,  and  Bhat,  C.,  2006. A  self Instructing  Course  in  Mode  Choice  Modeling: Multinomial  and  Nested  Logit  Models.  Prepare  for U.S  Department  of  Transportation  Federal  Transit Administration.
[10] Ashakatha, R., et.,al. (2013). Mode Choice Behavior of  Commuters  in  Thiravananthapuram  City. Journal of Transportation Engineering, 139(5), 494-502.
[11]  Sugiyanto,  G.  dan  S.  M.  (2009).  Model  Pemilihan Moda  Antara  Mobil  Pribadi  dan  Bus  Trans  Jogja Akibat  Penerepan  Biaya  Kemacetan. Artikel  Dalam Jurnal Transportasi Forum Studi Transportasi Antar Perguruan Tinggi (FSTPT) , 9, 2, Bandung.
[12]  Miro,  F.  (2005). Perencanaan  Transportasi  Untuk Mahasiswa,  Perencana  dan  Praktisi. Jakarta: Erlangga.
[13] Ghozali, Imam. 2016. Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23 (Edisi 8). Cetakan ke VIII. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
[14]  Supangat,  A.  2007. Statistika  Dalam  Kajian Deskriftif,  Inferensi  Dan  Nonparametrik .  Edisi Pertama. Jakarta: Kencana Prenada Media Group.
[15]  Sugiyono.  2011. Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Penerbit Alfabeta.
[16]  Soehartono,  I.  (2004). Metode  Penelitian  Sosial . Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.